REGRESIÓN LINEAL: Desarrollo y estructura financiera 1960-2010.

Mariana Galarza Jimenez, Luisa Mejia Borja, Angelica Narvaez Hernandez y Juan Pablo Jimenez Vargas.

Facultad de Ingeniería Industrial. Universidad del Valle. 760011 C - 01 - Gestión de Datos.

Docente. Orlando Joaqui Barandica.

05 de abril de 2024.

ÍNDICE

  1. Introducción

  2. Metodología

  3. Resultados descriptivos.

  4. Resultados del Modelo.

  5. Conclusiones Bibliografía.

INTRODUCCIÓN.

En el presente documento se encuentra una regresión lineal múltiple donde se encargará de analizar la naturaleza de los datos extraídos respecto a la base de datos “Desarrollo y estructura financiera 1960-2010” del Banco Mundial de datos, donde obtuvimos información de 203 jurisdicciones/países y reúne una variedad de indicadores como créditos privados, pasivos líquidos, préstamos, bolsas de valores, créditos bancarios, entre otros, que son proporcionados por la OCDE, Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, la cual se basa en construir mejores políticas para una vida mejor por medio del estudio de cambios económicos, sociales y medioambientales. La OCDE está integrada por diferentes gobiernos, formuladores de políticas y ciudadanos, donde de manera colaborativa trabajan para establecer estándares internacionales y encontrar soluciones a una variedad de desafíos en varios ámbitos. Dentro de estos, se encuentra la rentabilidad de activos que es un tema crucial en el ámbito financiero, que aborda la eficiencia con la que una empresa utiliza sus recursos para generar ganancias. En la actualidad, este concepto cobra relevancia en un entorno económico dinámico y competitivo, donde las empresas buscan maximizar su rendimiento y crear valor para los accionistas. En este contexto, este trabajo explorará el concepto de rentabilidad de activos, analizando sus componentes clave expuestos en la base de datos escogida y las tendencias de los altos ingresos en las variables para su evaluación, suministrados por la organización OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico). Los resultados muestran de manera parcial cómo algunas de las variables estudiadas tienen efectos distinguibles en el desempeño y crecimiento de la economía.

METODOLOGÍA.

La regresión lineal múltiple permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente, se determina a partir de la correlación de variables independientes, que trabajan como predictores en nuestro modelo. La ecuación utilizada fue la siguiente:

\(Y=BO+BAX1+BBX2+BCX3+BDX4+BEX5+BFX6+BGX7+BHX8+BIX9+BJX10+BKX11+ε\)

Donde: Y, es la variable dependiente que se trata de predecir. BO​, es el intercepto con el eje y cuando todas las variables independientes son cero. Los coeficientes de regresión (BA,BB,BC,BD,BE,BF,BG,BH,BI,BJ BK) representan los efectos de cada variable independiente en la variable dependiente del modelo, estimando así su valor.

X1,X2,…,Xn…,​ son las variables independientes. ε es el error o variabilidad no explicada por el modelo. Para comprender más nuestras variables, decidimos mostrar su importancia y cómo se relaciona la variable dependiente con cada una de nuestras variables independientes. En este caso, nuestra variable dependiente es:

BANK ROA, es una medida financiera que evalúa la eficiencia económica con la que el país utiliza sus recursos y activos para generar producción o riqueza económica.

Variable independiente cualitativa:

WB INCOME GROUP (Grupo de ingresos del Banco Mundial), que nos brinda una forma de categorizar los países según su nivel de ingresos y es útil para una variedad de propósitos analíticos.sus categorías son: Alto ingreso: Esta categoría se divide en dos subgrupos: Alto ingreso: OCDE: Se refiere a los países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) que tienen un alto nivel de desarrollo económico. Alto ingreso: no OCDE: Son los países que no son miembros de la OCDE pero que tienen un alto nivel de ingresos. Ingreso medio alto: Son países con un nivel de ingresos un poco más bajo pero que aún tienen un nivel significativo de desarrollo económico. Ingreso medio bajo: Son países con un nivel de ingresos medio según el PIB per cápita, pero que todavía se consideran en desarrollo.

DEPOSIT MONEY BANK ASSETS / (DEPOSIT MONEY + CENTRAL) BANK ASSETS (Proporción Activos Depósito Bancario), esta variable es la que nos cuantifica qué parte de los activos totales de la institución financiera se encuentra en forma de depósitos bancarios. PRIVATE CREDIT BY DEPOSIT MONEY BANKS/GDP (Crédito bancario sobre PIB), muestra cuánto crédito bancario está disponible en comparación con el tamaño de la economía; y se relaciona con la rentabilidad de activos, de forma que es necesario tener en cuenta este indicador para conocer los riesgos financieros, el impacto en la inversión y el crecimiento económico. BANK DEPOSITS/GDP (Depósito bancario/PIB), son la proporción de los ahorros que los residentes mantienen en instituciones financieras en relación con el tamaño de la economía en general; se relaciona con la rentabilidad de activos para conocer la disponibilidad de fondos para la inversión, el financiamiento de proyectos, expansión empresarial y estabilidad al sistema financiero.

RESULTADOS DESCRIPTIVOS.Bajo ingreso: Son países con un nivel de ingresos bajo en términos de PIB per cápita (generalmente se encuentran en vías de desarrollo).

Variables independientes cuantitativas:

LIQUID LIABILITIES/GDP (Pasivos líquidos/PIB), se refieren a las obligaciones financieras a corto plazo de una economía comparadas con su producción total. Esta variable se relaciona con la rentabilidad de activos ya que proporcionan información sobre la eficiencia económica y la capacidad de endeudamiento.

BANK COST-INCOME RATIO (Relación Costo-Ingresos Bancarios), se utiliza principalmente para evaluar la eficiencia financiera de un banco. Su relación con la rentabilidad de activos es inversamente proporcional, dado de que si una relación costo/ingresos es más baja, tiende a estar asociada con una mayor rentabilidad de activos, mientras que una relación más alta tiende a estar asociada con una menor rentabilidad de activos. Ambas medidas son esenciales para evaluar la salud financiera de un banco.

BANK ROE (Rentabilidad sobre el Patrimonio), examina la eficiencia con la que se están utilizando los recursos y la inversión a nivel de toda la economía del país, además permite observar la rentabilidad sobre el patrimonio neto. Este indicador nos permite conocer con respecto a la rentabilidad de activos si se está utilizando eficientemente tanto el capital como los activos para generar ganancias.

En este espacio se describe el conjunto de datos de manera que sea más comprensible y fácil de interpretar. En general, se harán medidas de tendencia, relación entre variables y demás gráficos que permitan la formulación de una serie de conclusiones respecto al tema.

GRÁFICO DE CORRELACIÓN.

Fig 1. Gráfico de correlación entre cada una de las variables proporcionadas por la base de datos.

Con este gráfico de correlación, podemos observar cómo se relacionan las diferentes variables proporcionadas por la base de datos “Desarrollo y estructura financiera 1960-2010”,  lo que puede ayudar a identificar posibles patrones y relaciones significativas. El resultado de ellas está dividida por un rango de valores, en donde: 

Por ejemplo, al observar la variable Bank Credits/Bank deposits (Créditos bancarios/Depósitos Bancarios) con respecto a la variable, Net Interest Margin (Margen de interés Neto) nos arroja un valor de correlación de 0.47392010, lo cual nos indica con respecto a la gráfica, que su tonalidad se encuentra entre 0.0 y 0.5, que no es un rojo tan intenso y hay una correlación positiva débil.

GRÁFICO 1.

Fig 2. Gráfico de dispersión entre la Rentabilidad de Activos (Variable dependiente) y la Proporción de Activos Depósito Bancario (Variable independiente cuantitativa).

El gráfico 1. Nos muestra la relación entre dos variables: “Proporción Activos Depósito Bancario” en el eje X con “Rentabilidad Activos” en el eje Y, el color de los puntos representa los diferentes países.

Por medio de este gráfico, observamos que la tendencia central está entre un valor de 0,75 y 1 en el eje X  y 0.00 a 0.05 respecto al eje Y, dado que diversos países representados por puntos de diferentes colores, se agrupan en esta área y al mismo tiempo, encontramos una correlación de 0.008586643.

Se encontró un valor atípico perteneciente al país de Namibia, con unos valores de 0.1413667 en el eje X y 0.9994947 en el eje Y. 

GRÁFICO 2.

Fig 3. Gráfico de dispersión entre la Rentabilidad de Activos (Variable dependiente) y los Pasivos Líquidos/PIB (Variable independiente cuantitativa).

El gráfico 2, nos muestra la relación entre dos variables: “Pasivos Líquidos/PIB” en el eje x con “Rentabilidad Activos” en el eje y, el color de los puntos representa los diferentes países.

Por medio de este gráfico, observamos que la tendencia central está entre un valor de 0 a 1 en el eje X  y de 0.00 a 0.05 respecto al eje Y, ya que hay diversos países representados por puntos de diferentes colores que se agrupan en esta área y al mismo tiempo, encontramos una correlación de -0.090428.

Se encontró un valor atípico perteneciente al país de Luxemburgo, con unos valores de 3,3969030 en el eje X y 0.0074149 en el eje Y. 

GRÁFICO 3

Fig 4. Gráfico de dispersión entre la Rentabilidad de Activos (Variable dependiente) y el Crédito Bancario/PIB (Variable independiente cuantitativa).

El gráfico 3, nos muestra la relación entre dos variables: “Crédito Bancario/PIB” en el eje x con “Rentabilidad Activos” en el eje y, el color de los puntos representa los diferentes países.

Por medio de este gráfico, observamos que la tendencia central está entre un valor de 0.0 a 2.0 en el eje X  y de 0.05 a -0.05 respecto al eje Y, ya que hay diversos países representados por puntos de diferentes colores que se agrupan en esta área y al mismo tiempo, encontramos una correlación de -0.09848767.



GRÁFICO 4.

Fig 5. Gráfico de dispersión entre la Rentabilidad de Activos (Variable dependiente) y el Depósito Bancario/PIB (Variable independiente cuantitativa).

El gráfico 4, nos muestra la relación entre dos variables: “Depósito Bancario/PIB” en el eje x con “Rentabilidad Activos” en el eje y. Por medio de este gráfico, observamos que la tendencia central está entre un valor de 0.0 a 1 en el eje X  y de 0.0 a 0.05 respecto al eje Y, ya que hay diversos países representados por puntos de diferentes colores que se agrupan en esta área y al mismo tiempo, encontramos una correlación de -0.1137754.

Se encontró un valor atípico perteneciente a Hong Kong en China , con unos valores de 2.6793000 en el eje X y 0.0138722 en el eje Y. 

GRÁFICO 5.


Fig 6. Gráfico de dispersión entre la Rentabilidad de Activos (Variable dependiente) y la Rentabilidad/Patrimonio (Variable independiente cuantitativa).

El gráfico 5, nos muestra la relación entre dos variables: “Rentabilidad/Patrimonio” en el eje x con “Rentabilidad Activos” en el eje y, el color de los puntos representa los diferentes países.

Por medio de este gráfico, observamos que la tendencia central está entre un valor de 0.00 a 0.25 en el eje X  y de 0.0 a 0.05 respecto al eje Y, ya que hay diversos países representados por puntos de diferentes colores que se agrupan en esta área y al mismo tiempo, encontramos una correlación de 0.6282989.


GRÁFICO 6.

Fig 7. Gráfico de dispersión entre la Rentabilidad de Activos (Variable dependiente) y la Relación Costo Ingresos Bancarios  (Variable independiente cuantitativa).

El gráfico 6, nos muestra la relación entre dos variables: “Relación Costo Ingresos Bancarios” en el eje x con “Rentabilidad Activos” en el eje y, el color de los puntos representa los diferentes países.

Por medio de este gráfico, observamos que la tendencia central está entre un valor menor a 0.50 a 0.75 en el eje X  y de 0.0 a 0.05 respecto al eje Y, ya que hay diversos países representados por puntos de diferentes colores que se agrupan en esta área y al mismo tiempo, encontramos una correlación de -0.4694292.

Al mismo tiempo, se encontró un valor atípico perteneciente al país de Namibia, con unos valores de 0.6032500 en el eje X y 0.1413667 en el eje Y. 

TABLA DE FRECUENCIAS 1. 

Fig 8. Gráfico de barras de la variable “grupo ingresos banco mundial ordenado” (variable cualitativa).

Por medio de la tabla de frecuencias  obtenemos una visión general de la distribución de las observaciones en cada categoría de ingresos. Nos ayuda a identificar cuáles son las categorías más comunes o dominantes en los datos y cuáles son menos frecuentes.

Por ejemplo, en este gráfico podemos observar todos los comportamientos de las diferentes variables de nuestra base de datos, con esto, podemos inferir que una gran proporción de las observaciones de nuestros datos provienen de países que están clasificados dentro de la variable  LOWER MIDDLE INCOME (Ingreso medio bajo)  dado de que su frecuencia es de 54 , pero nuestra variable de estudio es la HIGH INCOME: nonOECD, que hace referencia a los países que tienen un alto ingreso pero que no pertenecen a la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos y su frecuencia es de 38, que pertenece al 18% del total de datos

TABLA DE FRECUENCIAS 2.

Fig 8. Gráfico de barras de la variable “Rentabilidad de activos” (variable dependiente).

Por medio del histograma, podemos observar la distribución de la rentabilidad de los activos en el conjunto de datos. En el eje X, tenemos a la variable “Rentabilidad de Activos” y nos representa sus diferentes valores, en el eje Y tenemos la variable “Cantidad” que nos representa la frecuencia de observaciones que están en cada rango de la variable “Rentabilidad de Activos”.


TABLA DE MEDIA, DESVIACIÓN Y MEDIANA 1.

Tabla 1. Tabla de promedio, desviación y mediana según cada nivel de la variable cualitativa “Grupo de ingresos banco mundial”, en relación con la variable dependiente “Rentabilidad de activos”.

En esta tabla, podemos observar cómo se relaciona cada nivel de el “Grupo de ingresos banco mundial” (variable cualitativa), en relación a la “Rentabilidad de activos” (variable dependiente), por ejemplo al observar el nivel de Lower income (bajo ingreso) tenemos como resultado que el valor promedio de la rentabilidad de los activos en este ingreso es de 0.018, la dispersión de los valores, en relación al promedio es de 0.0193 y el valor medio de los datos ordenados es 0.0194.

TABLA DE FRECUENCIAS 3. 

Fig 8. Histograma de la variable “Proporción de activos depósito bancario” (variable cuantitativa independiente).

Por medio del histograma, podemos observar la distribución de la proporción de activos deposito bancario en el conjunto de datos. En el eje X, tenemos a la variable “proporción de activos deposito bancario” y nos representa sus diferentes valores, en el eje Y tenemos la variable “Cantidad” que nos representa la frecuencia de observaciones que están en cada rango de la variable “Rentabilidad de Activos”.

La tendencia central del histograma se encuentra ubicada en el valor de 0.99474938, dado de que obtenemos la frecuencia más alta en cuanto a la cantidad de datos, que es de 59.


TABLA DE LA MEDIA, DESVIACIÓN Y MEDIANA 2. 

Tabla 2. Tabla de promedio, desviación y mediana según cada nivel de la variable cualitativa “Grupo de ingresos banco mundial”, en relación con la variable independiente “Proporción activos deposito bancario”.

En esta tabla, podemos observar cómo se relaciona cada nivel de el “Grupo de ingresos banco mundial” (variable cualitativa), en relación a la “Proporción de activos depósito bancario” (variable independiente), por ejemplo al observar el nivel de High income: OECD (alto ingreso: OECD) tenemos como resultado que el valor promedio de la proporción de activos deposito bancario” en este ingreso es de 0.969, la dispersión de los valores, en relación al promedio es de 0.0692  y el valor medio de los datos ordenados es 0.992.

TABLA DE FRECUENCIAS 3. 

Fig 9. Histograma de la variable “Pasivos líquidos sobre PIB” (variable cuantitativa independiente).

La tendencia central del histograma, se encuentra ubicada en el valor de 0.2640526, dado de que obtenemos la frecuencia más alta en cuanto a la cantidad de datos, que es de 29. Al mismo tiempo, podemos deducir que al estar concentrados la mayoría de datos en el extremo izquierdo,  nos indica que la mayoría de las observaciones tienen una proporción de depósito bancario sobre PIB más baja.



TABLA DE LA MEDIA, DESVIACIÓN Y MEDIANA 3. 

Tabla 3. Tabla de promedio, desviación y mediana según cada nivel de la variable cualitativa “Grupo de ingresos banco mundial”, en relación con la variable independiente “Pasivos líquidos/PIB”.

En esta tabla, podemos observar cómo se relaciona cada nivel de el “Grupo de ingresos banco mundial” (variable cualitativa), en relación a la “Pasivos líquidos/PIB” (variable independiente), por ejemplo al observar el nivel de Lower middle income (ingreso medio bajo) tenemos como resultado que el valor promedio de los Pasivos líquidos/PIB en este ingreso es de 0.503, la dispersión de los valores, en relación al promedio es de 0.281 y el valor medio de los datos ordenados es 0.437.

TABLA DE FRECUENCIAS 4.

Fig 10. Histograma de la variable “Crédito bancario/PIB” (variable cuantitativa independiente).

La tendencia central del histograma, se encuentra ubicada en el valor de 0.19594037, dado de que obtenemos la frecuencia más alta en cuanto a la cantidad de datos, que es de 19.

Con esto deducimos que los depósitos bancarios son relativamente bajos en comparación al tamaño de la economía.

TABLA DE LA MEDIA, DESVIACIÓN Y MEDIANA 4. 

Tabla 4. Tabla de promedio, desviación y mediana según cada nivel de la variable cualitativa “Grupo de ingresos banco mundial”, en relación con la variable independiente “Crédito Bancario/PIB”.

En esta tabla, podemos observar cómo se relaciona cada nivel de el “Grupo de ingresos banco mundial” (variable cualitativa), en relación a el “Crédito Bancario/Bancario” (variable independiente), por ejemplo al observar el nivel de High income: nonOECD (Alto ingreso sin pertenecer la OECD) tenemos como resultado que el valor promedio de los Crédito Bancario/PIB en este ingreso es de 0.790, la dispersión de los valores, en relación al promedio es de 0.443 y el valor medio de los datos ordenados es 0.817.

TABLA  DE FRECUENCIA 5.

Fig 11. Histograma de la variable “Depósito bancario sobre PIB” (variable cuantitativa independiente).

El histograma muestra cómo se distribuyen los valores de la proporción de depósito bancario sobre el PIB en el conjunto de datos. Al estar la mayoría de datos en el extremo izquierdo del histograma, nos indica que la mayoría de las observaciones tienen una proporción de depósito bancario sobre PIB más baja. Con esto deducimos que los depósitos bancarios son relativamente bajos en comparación al tamaño de la economía.

TABLA DE LA MEDIA, DESVIACIÓN Y MEDIANA 5. 

Tabla 5. Tabla de promedio, desviación y mediana según cada nivel de la variable cualitativa “Grupo de ingresos banco mundial”, en relación con la variable independiente “Crédito Bancario/PIB”.

En esta tabla, podemos observar cómo se relaciona cada nivel de el “Grupo de ingresos banco mundial” (variable cualitativa), en relación a el “Crédito Bancario/Bancario” (variable independiente), por ejemplo al observar el nivel de High income: nonOECD (Alto ingreso sin pertenecer la OECD) tenemos como resultado que el valor promedio de los Crédito Bancario/PIB en este ingreso es de 0.790, la dispersión de los valores, en relación al promedio es de 0.443 y el valor medio de los datos ordenados es 0.817.

TABLA DE FRECUENCIA 6.

Fig 12. Histograma de la variable “Rentabilidad/Patrimonio” (variable cuantitativa independiente).

La tendencia central del histograma, se encuentra ubicada en el valor de 0.16041162, dado de que obtenemos la frecuencia más alta en cuanto a la cantidad de datos, que es de 28.

Al estar los valores concentrados hacia la derecha, nos indica una proporción de “Rentabilidad sobre el Patrimonio” que es significativamente alta pero no necesariamente extrema. 


TABLA DE LA MEDIA, DESVIACIÓN Y MEDIANA 6. 

Tabla 6. Tabla de promedio, desviación y mediana según cada nivel de la variable cualitativa “Grupo de ingresos banco mundial”, en relación con la variable independiente “Rentabilidad/Patrimonio”.

En esta tabla, podemos observar cómo se relaciona cada nivel de el “Grupo de ingresos banco mundial” (variable cualitativa), en relación a la “Rentabilidad/Patrimonio” (variable independiente), por ejemplo al observar el nivel de Upper middle income (Ingreso medio alto) tenemos como resultado que el valor promedio de los Rentabilidad/Patrimonio en este ingreso es de 0.144, la dispersión de los valores, en relación al promedio es de 0.0952 y el valor medio de los datos ordenados es 0.150.

 TABLA DE FRECUENCIA 7. 

Fig 13. Histograma de la variable “Relación Costo Ingresos Bancarios” (variable cuantitativa independiente).

La tendencia central del histograma, se encuentra ubicada en el valor de 0.5295904, dado de que obtenemos la frecuencia más alta en cuanto a la cantidad de datos, que es de 28.

Al estar los valores concentrados hacia la izquierda, nos indica una proporción de “Relación Costo Ingresos Bancarios” con una distribución más equilibrada de la proporción en el conjunto de datos.


TABLA DE LA MEDIA, DESVIACIÓN Y MEDIANA 7. 

Tabla 7. Tabla de promedio, desviación y mediana según cada nivel de la variable cualitativa “Grupo de ingresos banco mundial”, en relación con la variable independiente “Relación costo ingresos bancario”.

En esta tabla, podemos observar cómo se relaciona cada nivel de el “Grupo de ingresos banco mundial” (variable cualitativa), en relación a la “Relación costo ingresos bancario” (variable independiente), por ejemplo al observar el nivel de Low income (Bajo ingreso) tenemos como resultado que el valor promedio de los en este ingreso es de 0.661, la dispersión de los valores, en relación al promedio es de 0.217 y el valor medio de los datos ordenados es 0.640.

**RESULTADOS DEL MODELO**

Por medio de esta tabla de datos, podemos observar los valores estimados para cada variable independiente (cuantitativas y cualitativa) y el error estándar nos indica la precisión de la estimación del coeficiente, al observar cada uno de estos valores, se puede inferir que sus errores estándar no son tan altos, lo cual nos indica que nuestra estimación es introductoria a ser precisa. Al observar el valor p de cada variable seleccionada, tenemos que la mayoría de estas no son altamente significativas de que (p > 0.05), excepto la variable independiente “Rentabilidad/Patrimonio” que nos indica un valor p = 0.0375, lo cual nos permite inferir que su significancia es alta y para corroborar esta deducción, nos podemos fijar en los asteriscos  que tiene esta variable(***).

El coeficiente para “Rentabilidad sobre el Patrimonio” es 0.072083, lo que significa que un aumento de una unidad en la rentabilidad sobre el patrimonio está asociado con un aumento de 0.072083 unidades en la “Rentabilidad de activos” (variable dependiente).

El valor de R-cuadrado ajustado es 0.4802, es decir, 48.02%. Que nos indica que nuestro modelo con respecto a la “Rentabilidad de Activos” (variable dependiente) tiene una variabilidad aproximadamente del 48.02% explicada por el modelo.

l observar todos estos datos, nos indica que el modelo de regresión lineal tiene un buen ajuste, principalmente debido a la significancia.

Fig 14. Gráfico de dispersión entre la variable dependiente “Rentabilidad de activos” y la variable independiente “Rentabilidad sobre el patrimonio”.

Al observar este gráfico, podemos observar la línea de ajuste, que es ascendente, con lo cual podemos inferir que hay una relación positiva entre la “Rentabilidad de activos” y la variable independiente “Rentabilidad sobre el patrimonio”; y al mismo tiempo la rentabilidad de los activos aumente.

Ahora hablaremos de los respectivos supuestos que deben acompañar al modelo.

Para esta parte, se realizaron 3 casos de estudio diferentes, en donde se determinó por medio de sus resultados que el caso óptimo para seleccionar era el primer caso; ya que, la prueba de normalidad indica que no se puede ejercer inferencia hacia la población, únicamente hacia nuestros datos.

Para la prueba linealidad y para identificar si nuestros datos vienen de una distribución normal, realizamos el test de shapiro y lillie, donde al obtener los resultado, observamos que el valor p es menor al nivel de significancia, por lo cual se rechaza la hipótesis nula de que los datos provienen de una población con distribución normal, lo que sugiere que los datos no están normalmente distribuidos.

Para la prueba de varianza constante, se utilizó el test de Breusch-Pagan donde obtuvimos que el estadístico de prueba es igual 13.931 y tenemos 10 grados de libertad para este estadístico de prueba. Con el valor p obtenido que corresponde a 0.1762, nos indica que no hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula de que no hay varianza constante en el modelo.

Para la prueba de multicolinealidad, usamos la prueba VIF, donde obtuvimos en las variables cuantitativas de pasivos líquidos/PIB con un resultado de 54.018310 y de depósito bancario/PIB con un resultado de 60.887080 que son mayores a 5, que debemos tener mayor concentración a estas variables que nos indican una multicolinealidad significativa. En las otras variables los resultados son más bajos y por esto, no se consideran tan significativas en la multicolinealidad.

influyendo en la rentabilidad de activos; gracias a estos comportamientos,  sabemos sobre la complejidad de los factores que afectan el rendimiento económico y la necesidad de considerar múltiples variables en el análisis.

En conjunto, estas conclusiones resaltan la importancia de una comprensión detallada y matizada de los factores que influyen en el rendimiento financiero de una economía, así como la necesidad de un enfoque cuidadoso al realizar análisis de datos y al formular políticas económicas.




**BIBLIOGRAFÍA.**

(S/f). Oecd.org. Recuperado el 5 de abril de 2024.  https://www.oecd.org/about/ 


Beck, T., Demirguc-Kunt, A. y Levine, RE (2011). Estructura y desarrollo financiero 1960-2010 [Conjunto de datos]. Banco Mundial, Grupo de Datos de Desarrollo. https://doi.org/10.48529/7DK1-KN47 


Sánchez, C. (24 de septiembre de 2019). Componentes de una Referencia. Normas APA (7ma edición). https://normas-apa.org/referencias/componentes/ 


Westreicher, G. (2018, mayo 24). Rentabilidad de los activos – ROA. Economipedia.

https://economipedia.com/definiciones/rentabilidad-de-los-activos-roa.html